【分野別】人流データ活用事例
活用方法次第では、ビジネスに大きなメリットをもたらす人流データ。昨今はビッグデータやデータ・サイエンスの重要性が叫ばれていますが、さまざまな企業・機関が人流データを活かして業務効率化や経営戦略、課題解決などに取り組んでいます。ここでは、分野別に人流データの活用事例をまとめています。なお、詳しい内容を知りたい方は、ぜひ各ページを参照してください。
観光
観光分野では、人流データで地域の活性化に取り組むプロジェクトや、観光施策の検討に活用している団体などがあります。一方、観光地の周遊性向上に人流データを活用しているケースも見られます。
小売・外食
小売・外食分野において、大きな可能性を秘めている人流データ。来店頻度に合わせたサービスとしてクーポン・特典を提供する外食企業や、出店戦略に人流データを活かしている企業などがあります。
インフラ
私たちの生活を影から支えるインフラ分野においても、人流データが活用され始めています。活用領域は幅広く、業務効率化に取り組む企業もあれば、スマートシティの推進に取り組む自治体もあります。
マーケティング・広告
マーケティング・広告分野では、人流データが積極的に応用されています。主な用途はマーケティングやプロモーションですが、広告の効果測定に使用しているケースもあります。
人流データ分析を活用した
マーケティング・広告分野の
事例を見る
公共事業
公共分野でも人流データが多用されています。一般的な企業とは異なり、交通事故抑制対策に使ったり、混雑状況の可視化に活かしたりと、暮らしの安心・安全を守るために活用するケースが多く見られます。
物流
私たちの暮らしや経済に欠かせない物流。ラストワンマイルの配送効率化や、サプライチェーンの最適化のほか、人流データを活かした物流ソリューションの提供に乗り出している企業もあります。
海外事業
海外事業でも人流データは重要な役割を担っています。活用方法もさまざまで、空港の改修・改築事業に活かしたケースもあれば、インバウンドの人流分析に活用しているケースもあります。
交通
交通分野においても、人流データは広く活用されています。使い方は多彩で、観光プロモーションに活かしている企業のほか、自社で運営するメディアを顧客へ提案する際に人流データを使っている企業もあります。
不動産
不動産分野では、マーケティングやコンサルティングなど、幅広い領域で人流データが応用されています。また、自社で運営する施設のトイレの混雑緩和に人流データを使うなど、少し珍しいユースケースも見られます。
金融
銀行や保険などの金融分野でも人流データが使用されています。店舗の混雑状況の可視化に人流データを活用する銀行や、新規出店・既存店の分析に利用している保険代理店などがあります。
テーマパーク
若年層や家族層など、特に長期休暇などのタイミングで多くの人が行き交うテーマパークでは、人流データを活用することにより機会損失の防止や混雑緩和による顧客満足度の向上などさまざまな効果が期待できます。
広告
より多くの人の目に触れることが求められる広告分野において、人の流れが分析できる人流データの活用は大きな効果が期待できます。ターゲットの人流をデータで把握することにより、効率的・効果的な広告展開が可能になります。
人流データ分析の活用術
データ分析のプロセスとは収集・可視化・分析の3段階があります。各段階によってデータの状態が異なり、どの状態のデータが欲しいのか見極める必要があります。以下に各プロセスとデータの状態を解説し、対応できるおすすめのサービスも紹介しています。
主に携帯電話を通じて集められた人々の動向「人流データ」を活用し、結果に満足できるサービスを選びましょう。
このデータは、人の流れや動向・性質などを数量的に把握して、推計や分析は自社で行うことができます。地域間のばらつきがない基地局ベースの測位で、母数の大きなデータを取得できるサービスがおすすめ。
モバイル空間統計
（NTTドコモ）
- 約8500万台の携帯電話契約数で母数の大きなゆがみの少ないデータの提供が可能。
- 基地局ベースの最小500ｍメッシュ単位（一部地域で250ｍメッシュ単位）の分解能。
データをわかりやすく可視化すると、会議など意思決定の場で使うことができます。人流動向の現状把握をするためには属性データもある、細かい範囲で測位できるGPSデータを取得できるサービスがおすすめ。
KDDI Location Analyzer
（KDDI）
- 契約者属性に紐づいた、年代や性別の分析も可能になるデータの提供が可能。
- GPSベースで125ｍ単位の狭域メッシュでの分解能。
分析されたデータは、早期課題解決のためのアクションがすぐに起こせます。一般的な可視化・分析よりも、より課題解決へ導けるデータを求めるなら、分解能が高くデータのゆがみを解消しているサービスがおすすめ。
xPop
（LocationMind）
- 精度高く分析するために、データ処理を行っていて仮説検証も可能。
- GPSベースで125ｍ単位の狭域メッシュの他に、道路・鉄道リンク単位の集計も可能。
※選定条件
2022年9月5日調査時点において、「人流データ分析」でGoogle検索した全27社において公式サイトで明記されている内容から以下の条件でピックアップしました。
■収集…基地局ベースデータによる、地域間差がなく、契約台数が一番多い（2022年9月調査時点）会社であるNTTドコモが提供する「モバイル空間統計」※参照元：NTTドコモ公式HP：（https://www.tca.or.jp/database/）
■可視化…空間分解能の範囲が狭いGPSベースと、通信キャリアならではの契約情報による属性が入手できる一社KDDIが提供する「KDDI Location Analyzer」
■分析…空間分解能の範囲が狭いGPSベースで、データのゆがみをとるマップマッチング処理を行っているため仮説検証分析まで行えることを公式サイトで記載している一社LocationMindが提供する「xPop」